一般社団法人経営情報学会-2017年秋季全国研究発表大会

大会テーマ

大会プログラム

クチコミの拡散状況を定量化する方式に関する考察

○福田 浩至1)大曽根 匡2)

1) 株式会社ループス・コミュニケーションズ
2) 専修大学

Abstract TwitterやFaceook等のソーシャルネットワークの普及に伴い、ネット上のクチコミ情報が、企業や商品に与える影響が急速に高まった。企業は、クチコミが拡大した原因を分析し、迅速にかつ、適切に対応することが求められている。しかしながら、常にクチコミ内容を傾聴することは、相応に労力を要する。筆者らは、特定キーワードのクチコミデータ量の時系列変化をもとに、クチコミが拡散した状況を自動検知する手法を考案した。
この手法では、異常値の検知だけでなく、クチコミの拡散規模や拡散期間についても定量化を可能とする。本稿では、開発した手法の特徴を他方式と比較して説明する。
With the popularization of social networks,word-of-mouth communication on the internet is greatly impacting companies and their products . Companies are required to quickly and appropriately respond by analyzing the cause of the expansion of the reviews. However, constantly listening to the content of the review is a correspondingly laborious task.Here we describe a method to automatically detect the situation where the word of mouth spreads, based on the time series change of the review data quantity of a specific keyword.
In this method, not only detection of abnormal values ​​but also quantification of diffusion magnitude and diffusion period of reviews can be made possible. In this paper, we explain the features of the developed method.
Keywords クチコミ,定量化方式,ビッグデータ
the word-of-mouth communication,Quantification method,Big Data
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